Inicio rápido de la API de Groq

Prerrequisitos y dependencias

Empieza por generar tu clave API de groq en el panel de control. Puedes iniciar sesión con Google o usar un correo electrónico y contraseña. No se requiere número de teléfono. La clave aparece de inmediato para copiar y pegar.

Asegúrate de que tu entorno soporte los SDK oficiales de OpenAI. Nuestra URL base es HTTPS://api.apigroq.com/v1. Esto funciona con cualquier cliente que acepte puntos finales estándar de OpenAI. No necesitas instalar middleware adicional.

Autenticación de tu clave API de groq

Pasa tu clave en el encabezado Authorization como un token Bearer. Esto autentica cada solicitud al servicio de IA sin censura. Si la clave es inválida, recibirás un error 401. Si no tienes créditos, recibirás un error 402.

• Encabezado: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• No expongas las claves en el código del lado del cliente.

Enviar tu primera finalización

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions. Utiliza el ID del modelo uncensored. Este modelo responde sin rechazos para uso adulto lícito. Configura top_p a 1 y temperature a 0 para resultados consistentes.

Copycurl https://api.apigroq.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list dependencies in requirements.txt"}]
  }'

La respuesta devuelve solo texto. No se generan incrustaciones ni imágenes. Los errores no consumen tu crédito prepagado.

Gestión de respuestas en streaming

Utiliza Eventos Enviados por Servidor para la entrega de tokens en tiempo real. Configura stream: true en tu solicitud. Cada fragmento contiene texto parcial. El último fragmento incluye detalles de uso de tokens.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Este enfoque reduce la latencia percibida para respuestas grandes. Tu cliente debe gestionar el data: prefijo y analiza objetos JSON.

Integración del SDK de Python

Instala el paquete oficial de Python de OpenAI. Configura el cliente con nuestra URL base y tu clave. Esto permite el uso directo del LLM uncensored sin OpenRouter.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apigroq.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

El SDK gestiona los reintentos y el análisis JSON automáticamente. También puedes habilitar el modo JSON estableciendo response_format para {"type": "json_object"}.

SDK Node y límites

Usa el cliente de OpenAI para Node.js de manera similar. Establece la URL base en nuestro endpoint. Monitorea tus límites de frecuencia de cerca.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apigroq.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Estás limitado a 300 solicitudes por minuto por clave. Puedes tener 8 solicitudes concurrentes. El cuerpo de la solicitud debe mantenerse por debajo de 8 MB. La ventana de contexto es de 100,000 tokens en total. La salida máxima es de 16,000 tokens a menos que se especifique lo contrario.